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比翱工程实验室丨改进实际环境条件下的材料设计
研究旨在使用机器学习算法来预测纤维材料对温度和湿度的反应。
伦斯勒理工学院（Rensselaer Polytechnic Institute）的研究人员正在利用他们在流体和固体力学方面的专业知识来研究纤维多孔材料的机械性能。 他们的研究由美国国家科学基金会（NSF：National Science Foundation）资助，与犹他大学的一个团队合作，旨在确定温度变化和湿度对材料的影响程度。例如，他们将研究体温和人的呼吸对口罩有效性的影响。
纤维、多孔材料用于航空航天、生物工程、能源和电子领域的新兴技术。这需要深入了解湿度和温度对材料机械性能的影响。
领导这项研究的伦斯勒理工学院机械、航空航天和核工程教授Lucy Zhang说：“当你戴着口罩时，体温会升高，当你通过口罩呼吸时，局部湿度也会升高。”“我们正在研究多孔材料的结构、功能和有效性随着时间的推移，以及它们如何根据这些不同的条件发生变化。”
数值架构研究人员将研究纤维材料的各种特性— — 直至微观。该信息将用于构建一个计算模型，该模型可以预测材料在不同情况下阻挡各种尺寸粒子的效果。
机器学习算法将用于处理他们将研究的大量参数和场景，例如纤维取向、孔隙率、水分含量、温度水平、湿度和其他故障机制。
NSF列出了以下三个项目目标：
- 通过严格的数值研究，发现以前没有详细探索过的涉及复杂瞬态多物理场相互作用的微尺度现象的新知识；
- 开发一种新方法，结合基于物理的机器学习算法来绘制热- 湿- 机械关系；和 - 建立虚拟材料测试平台，使未来设计具有高机械效率和性能的纤维多孔材料成为可能。该研究团队希望开发一种易于使用的方法，实验室可以使用该方法来评估和改进用于可穿戴设备的材料，例如医疗级口罩和其他用于航空航天、食品或能源行业的防护设备。
“这项研究的结果将从根本上改变材料的设计方式，”Zhang说。
研究人员指出，该项目还将为女性和代表性不足的少数民族参与STEM（科学、技术、工程和数学教育）提供机会，使其成为数据支持工程技术的未来领导者和创新者。
信息来源于Machine Design杂志，作者Rehana Begg。
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